Conector de conocimiento New Relic AI

Para proporcionar respuestas más específicas del contexto, New Relic AI puede emplear una técnica llamada generación aumentada por recuperación (RAG) a través del conector de conocimiento New Relic AI. Si bien los LLM New Relic AI tienen un vasto conocimiento general, RAG mejora sus respuestas.

Al configurar el conector de conocimiento New Relic AI, puede esperar resultados tangibles como una resolución de incidentes más rápida, respuestas de IA más precisas y conscientes del contexto, y una reducción de la búsqueda manual en múltiples documentos. Este enfoque unificado ayuda a su equipo a tomar mejores decisiones y responder a los problemas de manera más eficiente.

Casos de uso y valor

Los siguientes ejemplos muestran cómo la integración del conector de conocimiento ayuda a abordar desafíos como la documentación fragmentada y la respuesta lenta a incidentes al revelar información relevante.

Característica clave

Con el conector de conocimiento New Relic AI, puedes:

• Obtenga acceso al contexto relevante de sus manuales y documentación internos directamente en New Relic AI, lo que genera un tiempo medio de resolución (MTTR) más rápido.

• Las respuestas proporcionadas son específicas de su entorno y se basan en sus propias mejores prácticas y datos históricos.

• Encuentre fácilmente soluciones a problemas que ya se resolvieron anteriormente. Haga preguntas como:

  • ¿Quién resolvió problemas similares en el pasado?
  • "¿Cuáles son los pasos de clasificación estándar para este tipo de alerta?"
  • "Muéstrame el runbook para un error database connection limit exceeded."

  Importante

  En este momento, todos los documentos indexados pueden ser recuperados por todos los usuarios dentro de la cuenta New Relic de su organización. Verifique que solo se indexe el contenido apropiado, ya que actualmente no existe ninguna opción para restringir el acceso o redactar información luego de la indexación.

Cómo funciona

El conector de conocimiento se integra de forma segura con su contenido y bases de conocimiento, como Confluence, para mejorar las respuestas de New Relic AI con su conocimiento organizacional específico. El proceso sigue estos pasos:

• Índice: Una vez que sus bases de conocimiento estén conectadas a la plataforma New Relic AI, el conector de conocimiento realiza una indexación inicial de sus documentos. Puede configurar este proceso para que se ejecute de forma recurrente, lo que garantiza que New Relic AI siempre tenga acceso a la información más actualizada a medida que sus documentos evolucionan.

• Recuperación: cuando haces una pregunta en New Relic AI, el sistema busca en el contenido indexado la información más relevante. Este paso garantiza que el contexto se extraiga directamente de su documentación interna confiable.

• Generación: Finalmente, el sistema combina la información recuperada con las poderosas capacidades generativas del LLM subyacente. Esta síntesis produce una respuesta integral y adaptada al contexto, basada en sus datos específicos y sus mejores prácticas.

Si una consulta no requiere su conocimiento organizacional, New Relic AI generará una respuesta empleando el vasto conocimiento general del LLM subyacente. En ambos casos, el objetivo es brindarle la información más relevante y precisa posible.

Requisitos previos

Antes de comenzar a emplear el conector de conocimiento New Relic AI, cerciorar de lo siguiente:

• Sólo se indexan los documentos adecuados para el acceso de toda la organización.
• La información sensible será redactada.
• Todos los documentos a indexar cumplen con las políticas internas de seguridad de los datos y privacidad de su organización.
• New Relic AI está habilitada para tu cuenta.
• Se configuran las licencias de usuario adecuados para la indexación (necesitará el rol de “Administrador de producto de la organización”, que le permite realizar acciones, como configurar y gestionar los conectores de conocimiento, que pueden tener participaciones de facturación futuras).

Tiene dos opciones para asignar el rol de administrador de producto de la organización:

• Aplicar a un grupo de usuarios existente: agregue el rol de administrador de producto de la organización a un grupo existente de usuarios que serán responsables de gestionar los conectores de conocimiento.
• Crear un grupo dedicado: para un control más granular, cree un nuevo grupo de usuarios específicamente para este propósito y asigne el rol de administrador de producto de la organización a ese grupo.

Esta flexibilidad permite a su organización controlar quién tiene la capacidad de gestionar el contenido indexado.

Configurar la fuente de datos y la frecuencia de indexación

Puede conectar sus fuentes de conocimiento empleando conectores prediseñados o la APIdel conector de conocimiento para una mayor integración personalizada.

Mejores prácticas para optimizar el contenido de tus fuentes de conocimiento

Para maximizar la eficacia de la capacidad de New Relic AI para mostrar información relevante, brindar respuestas precisas y acelerar la resolución de incidentes, es fundamental estructurar la documentación interna teniendo en cuenta la IA. Si bien estas pautas se centran en los documentos retrospectivos de incidentes para una gestión rápida y eficiente de los mismos, los principios se aplican ampliamente a otros tipos de conocimiento. El conector de conocimiento funciona mejor cuando los documentos fuente son claros, consistentes y ricos en detalles específicos relevantes para el uso previsto.

Siga estas prácticas recomendadas al crear y mantener sus documentos retrospectivos y otros artículos de la base de conocimientos para garantizar que New Relic AI pueda aprovechar al máximo la información indexada:

• Título descriptivo: Cerciorar de que cada documento tenga un título claro y descriptivo. Esto ayuda New Relic AI a obtener el contenido más coincidente en función de los títulos de las alertas y las consultas del usuario. Por ejemplo, "Fuga de memoria en el Servicio X durante la implementación de v2.3" es más efectivo que "Ralentización del sistema".

• Resumen del incidente: comience los documentos retrospectivos con un resumen breve y de alto nivel del incidente.

• Detalles del impacto en los clientes: incluya detalles específicos sobre el impacto en los clientes (por ejemplo, número de usuarios afectados, servicios degradados, impacto financiero) para ayudar a los socorristas y a la IA a medir la gravedad.

• Entidad afectada y entidad descendente: documentar los servicios específicos, microservicios, bases de datos u otras entidades de infraestructura directamente afectadas por un problema, así como cualquier entidad descendente conocida afectada.

• ¿Por qué sucedió (causas fundamentales)? Articule claramente las causas fundamentales identificadas de un problema, evitando la ambigüedad. Sea específico. Por ejemplo, "pérdida de memoria debido a la reciente implementación de v2.3" es más efectivo que "El sistema se volvió lento".

• Acciones de mitigación: detalle los pasos específicos y viables tomados para mitigar y, en última instancia, resolver un problema. Esto permite que New Relic AI sugiera soluciones comprobadas para problemas futuros similares.

• Prevención futura: describir estrategias de prevención a largo plazo, tareas de seguimiento y mejoras identificadas para evitar la recurrencia de problemas similares.

• Entidad/servicios relacionados con la etiqueta: si bien el impacto directo de la entidad en RAG es una característica en evolución, la entidad y los servicios relacionados con la etiqueta dentro de su documento son cruciales para que las mejoras futuras muestren con precisión el radio de explosión correcto y la información relevante.

• Equipos involucrados (quiénes lo solucionaron): enumere los equipos o departamentos específicos que trabajaron en un problema, especialmente aquellos que desempeñaron un papel crucial en el diagnóstico o la resolución. Esto ayuda a New Relic AI a dirigir a los primeros intervinientes a los expertos adecuados.

• ¿Cuándo sucedió?: Incluya la timestamp precisa del inicio de un incidente.

• ¿Qué alerta lo activó?: especifique la alerta o condición exacta que activó inicialmente una respuesta a incidentes.

• ¿Cuánto duró el incidente?: Documente la duración del incidente desde su detección hasta su resolución.

• Participantes en el incidente: Enumere las personas que participaron activamente en el proceso de resolución del incidente.

• Equipo propietario: Identifique claramente el equipo responsable del servicio o componente donde se originó el incidente o el equipo propietario de la resolución.

• Actualice y revise periódicamente: cerciorar de que su conector de conocimiento esté configurado para ejecutar de forma recurrente y adopte la práctica de revisar y actualizar periódicamente sus documentos fuente. Esto garantiza que New Relic AI siempre tenga acceso a la información más actualizada y precisa.

Para comenzar a indexar contenido de Confluence, necesita:

• URL de Confluence con su ID cloud de Confluence único: https:\/\/api.atlassian.com\/ex\/confluence\/[cloud_id]

• Una clave de API de Confluence con los siguientes alcances mínimos requeridos:

  • read:confluence-content.all
  • read:confluence-space.summary
  • read:content:confluence
  • read:content-details:confluence

• Parámetro de consulta relevante que emplea el lenguaje de consulta Confluence (CQL) para filtrar la lista de contenido devuelto que se indexará

Para comenzar a indexar su contenido y beneficiarse del conector de conocimiento con New Relic AI, siga estos pasos mencionados:

Sincronización y consulta de datos

Una vez que su fuente de datos esté conectada, New Relic comenzará a sincronizar e indexar sus artículos de conocimiento. Una vez completada la sincronización inicial, su equipo puede comenzar a hacer preguntas a través del chat New Relic AI. Además, New Relic AI empleará automáticamente la herramienta de conector de conocimiento para buscar en sus documentos indexados y brindar respuestas contextuales en la sección "¿Qué sucedió anteriormente?" de la página del problema.

Conectores compatibles

Aquí están los conectores compatibles: